En el mundo informático existen numerosos formatos de archivos de tablas / base de datos.
El lenguaje R permite importar y exportar de una amplia variedad de formatos a partir de utilizar diferentes paquetes. Muchos de ellos pertenecientes al ecosistema tidyverse.
Hoy nos vamos a centrar en dos formatos básicos habituales donde tenemos almacenada comúnmente la información:
Archivos texto plano separados por comas u otro caracter (extensiones .csv, .txt, etc)
Archivos con formato Excel (.xls y .xlsx)
Además mencionaremos otros formatos posibles y el propio de R
Paquete readr
El paquete readr se instala y activa cuando ejecutamos library(tidyverse).
Contiene una familia de funciones que permiten leer y escribir archivos de texto plano separados como coma o algún otro caracter (tabulación, punto y coma, etc)
Sus funciones de lectura comienzan todas con read_
Sus funciones de escritura comienzan con write_
Lectura con funciones de readr
La primera función de lectura que vamos a presentar es read_delim()
El estructura de esta función sirve de base para las demás.
Sus principales argumentos son:
file: nombre del archivo
delim: caracter separador de columna
col_names: Valor lógico. Si es TRUE lee la primera fila como nombres de las variables. Si es FALSE no lo hace.
skip: número de líneas que saltea para comenzar a leer.
Lectura con funciones de readr
La función tiene numerosos argumentos que nos permite controlar eficazmente la lectura, como vemos debajo, pero se suelen modificar pocos de ellos en la mayoría de las situaciones.
Para archivos separados por comas en formato regional Estadounidense se utiliza la función read_csv().
Tiene la misma base de read_delim() pero asume:
que el caracter delimitador es la coma “,”
que el caracter separador de coma decimal es el punto “.”
read_csv(file ="datos.csv")
Lectura con funciones de readr
Para archivos separados por comas en formato regional Español/Argentino se utiliza la función read_csv2().
Tiene la misma base de read_delim() pero asume:
que el caracter delimitador es el punto y coma “;”
que el caracter separador de coma decimal es la coma “,”
read_csv2(file ="datos.csv")
Lectura de múltiples archivos
En ocasiones trabajamos con múltiples archivos que tienen una misma estructura interna, por ejemplo provenientes de proyectos longitudinales de vigilancia epidemiológica. Supongamos que tenemos el caso de vigilancia de una enfermedad donde se produce un archivo por mes, tipo 01_SUH.csv, 02_SUH.csv, 03_SUH.csv, etc hasta el mes 12.
Podemos almacenar los nombre de los archivos en un vector y luego leerlos todos juntos, incorporando la identificación del archivo.
archivos_SUH <-c("datos/01-SUH.csv", "datos/02-SUH.csv", "datos/03-SUH.csv")read_csv(archivos_SUH, id ="archivo")#> archivo mes anio ID edad #> <chr> <chr> <dbl> <dbl> <dbl>#> 1 datos/01-SUH.csv Enero 2019 1234 3#> 2 datos/01-SUH.csv Enero 2019 8721 9#> 3 datos/01-SUH.csv Enero 2019 1822 2
Herramienta de lectura de RStudio
Paquete readxl
El paquete readxl se instala con tidyverse pero hay que activarlo aparte mediante library(readxl).
Contiene funciones que permiten leer archivos de Microsoft Excel tan extendidos en nuestro trabajo cotidiano.
La función comodín para leer, tanto formatos .xls como .xlsx, es read_excel()
Lectura con funciones de readxl
La estructura de los argumentos de la función read_excel() es:
path: nombre del archivo
sheet: hoja del libro del archivo Excel
range: rango de celdas (opcional)
col_names: Valor lógico. Si es TRUE lee la primera fila como nombres de las variables. Si es FALSE no lo hace.
skip: número de líneas que saltea para comenzar a leer.
Paquete haven
Este paquete permite la importación de archivos provenientes de paquetes estadísticos como SPSS (.sav), Stata (.dta) y SAS (.sas7bdat) y también su exporatción.
Sus funciones principales son read_spss(), read_por(), read_stata(), read_dta(), read_sas()
Las funciones de exportación comienzan con el prefijo write_
Utiliza la librería ReadStat hecha en lenguaje C por Evan Miller.
Tiene algunas limitaciones dependiendo de las versiones de los softwares.
Formato nativo R
El propio lenguaje R tiene un formato nativo de almacenamiento del entorno de trabajo produciendo archivos con extención .RData.
Las funciones, pertenecientes a R base, para guardar y leer los .RData son:
save(): almacena el contenido del entorno de trabajo, pudiendo seleccionar cual o cuales objetos deseamos guardar.
load(): lee archivos .RData y su contenido (sea este uno o varios objetos)
Cabe aclarar que cuando nos referimos a objetos estamos hablando de cualquier estructura de datos como dataframes, vectores, matrices, etc y también funciones propias.
